[发明专利]一种基于深度强化学习双足机器人运动控制方法及系统有效
| 申请号： | 202211050051.6 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115128960B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 李彬;侯兰东;刘伟龙;徐一明;杨姝慧;刘丽霞 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;B62D57/032;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于机器人智能控制领域，提供了一种基于深度强化学习双足机器人运动控制方法及系统，包括获取双足机器人的当前状态信息；根据双足机器人的当前状态信息，利用训练好的深度强化学习算法模型得到扰动预测值；根据机器人的期望姿态和期望速度以及扰动预测值，得到最优的地面反作用力；基于最优的地面反作用力控制双足机器人的支撑腿，进而实现对双足机器人的运动控制。本发明基于单刚体模型预测控制提出了一种新的、基于深度强化学习预测腿部扰动控制方法，适用于腿部质量占比小于30%的双足机器人，扩大了单刚体模型预测控制方法的应用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 机器人 运动 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
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